辽宁省教育厅高等学校科学研究项目(202023083)
- 作品数：5 被引量：88H指数：5
- 相关作者：孙小平田丰邵富群谢植王福利更多>>
- 相关机构：沈阳航空工业学院东北大学更多>>
- 发文基金：辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于BP神经网络的浓度传感器非线性校正被引量：9
- 2005年
- 提出基于BP神经网络的浓度传感器非线性误差校正方法。文中详细给出了BP神经网络算法原理及训练方案。当替换传感器或环境条件发生变化时,只要获取一组输入输出样本对,便可重新训练网络,获得新的输入输出样本关系,从而实现传感器非线性校正和动态标定,提高传感器的互换性,有实际应用价值。
- 田丰孙小平赵昱姜平
- 关键词：非线性校正BP网络浓度传感器
- 基于RBF神经网络的温度场重建算法研究被引量：16
- 2006年
- 在声学法锅炉炉膛温度场测量中,重建算法是实现炉膛温度场重建的关键。本文提出一种基于径向基函数神经网络的复杂温度场重建算法。该算法首先对被测温度场用离散余弦变换,建立离散余弦变换低阶次项DCT系数向量与声波路径平均温度向量的映射关系,然后利用RBF神经网络良好的函数逼近能力实现该映射关系,并通过正交最小二乘法进行学习和训练,实现被测温度场的重建。本文对3种原型温度场进行了重建,并在40 dB、30 dB和20 dB等3种不同噪声水平下进行了重建实验。仿真及初步实验结果表明,该算法具有温度场重建精度高、速度快、抗干扰能力强的特点。
- 田丰刘再胜孙小平邵富群
- 关键词：温度场重建径向基函数神经网络函数逼近学习算法
- 复杂温度场图像重建算法实验研究被引量：7
- 2006年
- 在声学法燃煤锅炉炉膛火焰温度场重建中,重建算法是实现温度场重建的关键.提出一种新的复杂温度场图像重建算法,通过在温度场重建中加入先验信息矩阵,实现在较少声波飞行时间测量数据下的复杂温度场图像的重建.用该算法结合所研制的实验系统对实际燃烧火焰温度场进行了重建实验,给出了实验结果.实验结果表明,该算法可实现复杂温度场图像重建.
- 孙小平田丰邵富群谢植
- 关键词：正则化温度场
- 基于声波传感器的炉内温度测量方法研究被引量：13
- 2005年
- 用具有强抗干扰能力的互相关测量技术,研制了一套基于声波传感器的炉内温度测量系统。在室温模拟环境下,对主要影响温度测量精度的炉内声波飞行时间的测量进行了实验研究。结果表明:该测量系统所采用的声源合理,互相关函数峰值明显,声波飞行时间测量准确,抗干扰能力强,能较准确测量声波路径上气体介质的平均温度,是一种很有前途的炉内温度测量方法。
- 孙小平田丰刘立云张维君邵富群谢植
- 关键词：声学测温
- 基于高斯函数与正则化法的复杂温度场图像重建算法研究被引量：59
- 2004年
- 针对高斯函数温度场重建算法在复杂温度场图像重建中精度较低问题,提出一种基于高斯函数级数与正则化方法相结合的复杂温度场重建算法,通过在温度场重建中加入火焰先验信息,实现在较少测量数据下炉内复杂温度场的重建。仿真结果表明,该算法比高斯函数温度场重建算法具有较高精度和抗干扰能力,而重建速度相当,可望将该算法用于电站锅炉炉膛的二维温度场重建。
- 田丰孙小平邵富群王福利王琳霖
- 关键词：电站炉膛高斯函数温度场图像重建算法高斯函数
